import randomimport timeimport json# 模拟传感器数据采集（设备温度、电机转速）def sensor_data_collect():    # 模拟正常数据：温度30-50℃，转速1000-1500r/min    temperature = round(random.uniform(30.0, 65.0), 2)    motor_speed = round(random.uniform(1000.0, 1800.0), 2)    sensor_data = {        "device_id": "PLC_001",        "temperature": temperature,        "motor_speed": motor_speed,        "collect_time": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())    }    return sensor_data# 模拟工业互联网中台：数据清洗+转发def internet_middleware(data):    # 简单数据清洗：去除异常极值    if data["temperature"] > 100 or data["motor_speed"] > 2000:        return None    # 序列化数据，转发至MES    return json.dumps(data, ensure_ascii=False)

# 简易MES系统：接收中台数据、归档、推送AI大模型class MiniMES:    def __init__(self):        self.production_data = []  # 生产数据归档    # 接收工业中台数据    def receive_data(self, middleware_data):        if not middleware_data:            return None        data = json.loads(middleware_data)        self.production_data.append(data)        # 打印实时生产数据        print(f"【MES系统】接收设备数据：{data}")        return data    # 推送数据至AI大模型    def push_to_ai(self, data):        return data

# AI大模型决策模块：工业数据判断+控制指令生成def ai_decision_model(ai_input_data):    temperature = ai_input_data["temperature"]    motor_speed = ai_input_data["motor_speed"]    device_id = ai_input_data["device_id"]    # AI决策逻辑（工业场景规则+大模型推理，极简版）    # 真实场景可对接本地部署的工业大模型，替换为模型推理接口    if <= temperature<= 50.0 and 1000<= 1500.0:        # 正常运行指令        command = {            "device_id": device_id,            "command": "keep_running",            "command_desc": "设备参数正常，维持当前运行状态",            "ai_analysis": "生产工况稳定，无优化需求"        }    elif temperature > 50.0 or motor_speed > 1500.0:        # 异常处理指令：降速降温        command = {            "device_id": device_id,            "command": "speed_down",            "command_desc": "温度/转速超标，电机转速降低20%，启动散热模块",            "ai_analysis": f"温度{temperature}℃超阈值，转速{motor_speed}r/min超阈值，需立即降速降温"        }    elif temperature > 60.0:        # 严重异常：紧急停机        command = {            "device_id": device_id,            "command": "emergency_stop",            "command_desc": "设备温度过高，紧急停机",            "ai_analysis": f"温度{temperature}℃过高，存在设备烧毁风险，执行紧急停机"        }    else:        command = {            "device_id": device_id,            "command": "normal",            "command_desc": "参数偏低，微调运行参数",            "ai_analysis": "生产参数偏低，小幅提升转速保证产能"        }    print(f"【AI决策大脑】生成指令：{command['command_desc']}")    return command

# 模拟PLC控制系统：执行AI下发的控制指令def plc_control_execute(command):    device_id = command["device_id"]    cmd = command["command"]    print(f"【PLC控制】设备{device_id}执行指令：{command['command_desc']}\n")    # 真实场景：通过串口/网口对接真实PLC，执行硬件动作    if cmd == "emergency_stop":        # 停机逻辑        pass    elif cmd == "speed_down":        # 降速逻辑        pass# 主函数：运行整个工业5.0工控流程if __name__ == "__main__":    # 初始化MES系统    mini_mes = MiniMES()    print("========== 工业5.0 AI工控系统启动 ==========\n")    # 循环模拟实时生产流程    while True:        # 1. 传感器采集数据        sensor_data = sensor_data_collect()        # 2. 工业互联网中台处理        mid_data = internet_middleware(sensor_data)        if not mid_data:            time.sleep(1)            continue        # 3. MES系统接收数据        mes_data = mini_mes.receive_data(mid_data)        # 4. MES推送AI大模型决策        ai_data = mini_mes.push_to_ai(mes_data)        ai_command = ai_decision_model(ai_data)        # 5. PLC执行AI指令        plc_control_execute(ai_command)        # 模拟1秒采集一次数据        time.sleep(1)